写一段python识别并输出视频固定位置持续改变的代码

首先，需要使用OpenCV库读取视频帧，并使用numpy库进行图像处理。然后，需要定义一个ROI（Region of Interest，感兴趣区域），用于指定视频中需要检测的区域。接着，可以使用cv2.absdiff()函数计算两个相邻帧之间的差异，并使用cv2.threshold()函数将差异图像二值化。最后，可以使用cv2.findContours()函数查找轮廓，并使用cv2.boundingRect()函数计算每个轮廓的边界框。如果边界框的位置发生连续的变化，则可以认为视频中的特定位置正在发生持续的改变。

下面是一段简单的示例代码，用于检测视频中特定位置的变化：

import cv2
import numpy as np

# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture('test.mp4')

# 定义ROI
x, y, w, h = 100, 100, 50, 50

# 初始化边界框位置列表
rect_list = []

while True:
    # 读取帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 提取ROI
    roi = frame[y:y+h, x:x+w]

    # 转换为灰度图像
    gray_roi = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 高斯模糊
    blurred_roi = cv2.GaussianBlur(gray_roi, (3, 3), 0)

    # 计算差异
    if len(rect_list) > 0:
        # 与前一帧比较
        diff = cv2.absdiff(blurred_roi, prev_roi)
        _, thresh = cv2.threshold(diff, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    else:
        # 第一帧
        thresh = np.zeros_like(blurred_roi)

    # 记录当前帧
    prev_roi = blurred_roi

    # 查找轮廓
    contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 计算边界框
    if len(contours) > 0:
        rect = cv2.boundingRect(contours[0])
        rect_list.append(rect)

    # 绘制边界框
    for rect in rect_list:
        cv2.rectangle(frame, (x+rect[0], y+rect[1]), (x+rect[0]+rect[2], y+rect[1]+rect[3]), (0, 255, 0), 2)

    # 显示帧
    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们首先定义了一个ROI，这里是一个50x50的矩形，位于视频的(100,100)坐标处。然后，我们使用while循环读取每一帧，并提取ROI。接着，我们将ROI转换为灰度图像，并使用高斯模糊来减少噪声。然后，我们使用cv2.absdiff()函数计算两个相邻帧之间的差异，并使用cv2.threshold()函数将差异图像二值化。接下来，我们使用cv2.findContours()函数查找轮廓，并使用cv2.boundingRect()函数计算每个轮廓的边界框。如果边界框的位置发生连续的变化，则我们将其添加到边界框位置列表中，并在每一帧中绘制所有边界框。最后，我们使用cv2.imshow()函数显示帧，并使用cv2.waitKey()函数等待用户按下q键退出。